Spark中有两种Shuffle类型,HashShuffle和SortShuffle,Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner,在2.0以后 弃用 Spark1.2引入SortShuffle默认的分区器是RangePartitioner。 SortShuffleManager与HashShuffleManager两点不同: 1、SortShuffleManager会对每个reduce task要处理的数据,进行排序(默认的)。 2、SortShuffle...
valresult4=spark.sql("SELECT id, array_contains(data, 2) as contains_2 FROM temp_view")result4.show() 1. 2. 5. 对Array进行排序 使用sort_array函数可以对Array进行排序。以下是示例代码: valresult5=spark.sql("SELECT id, sort_array(data) as sorted_data FROM temp_view")result5.show() 1...
EN首先排序：row_number() over (partition by category order by cast(duration as int) desc) durat...
--生成一维数组 select array(1, 3, 5) as arr; +---+ |arr | +---+ |[1, 3, 5]| +---+ --生成二维数组 select array(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5)) as arr; +---+ |arr | +---+ |[[1, 2, 3], [1, 3, 5]]| +---+ array_contains 对应的类:Arra...
repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官网推荐的一个算子,官方建议,如果需要在repartition重分区之后,还要进行排序,建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因为该算子可以一边进行重分区的shuffle操作,一边进行排序。shuffle与sort两个操作同时进行,比先shuffle再sort来说,性能可能是要高的。
name,array_sort(t1.courses) as courses from ( select name,array_agg(courses) as courses from students group by name ) as t1 t1的数据是: namecourses Charlie ["Math","Art"] Bob ["English","History","Art"] Alice ["Math","Science"] Emma ["Math","English","Science"] David ["...
org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at :24 (2)按照自身大小排序 scala> rdd.sortBy(x => x).collect() res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4) (3)按照与3余数的大小排序 scala> rdd.sortBy(x => x%3).collect() res12: Array[Int] = Array(3...
相信 Spark 大家都知道,它是一款基于内存的并行计算框架,在业界占有举足轻重的地位,是很多大数据公司的首选。之前介绍 Hadoop 的时候说过,相比 Spark,MapReduce 是非常鸡肋的,无论是简洁度还是性能,都远远落后于 Spark。此外,Spark 还支持使用多种语言进行编程,比如 Python、R、Java、Scala 等等。而笔者本人是专攻 ...
importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectSparkLocalExample{defmain(args:Array[String]):Unit= {valconf =newSparkConf().setAppName("SparkLocalExample").setMaster("local")valsc =newSparkContext(conf)// 在这里编写你的 Spark 应用程序逻辑sc.stop()// 停止 SparkContext} ...
importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectSparkWordCount{defmain(args:Array[String]):Unit= {//setMaster("local[9]") 表示在本地运行 Spark 程序,使用 9 个线程。local[*] 表示使用所有可用的处理器核心。//这种模式通常用于本地测试和开发。valconf =newSparkConf().setAppName ("Word Count...